"""
黑白边界检测
"""
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import paddle
from paddle.nn import Conv2D
from paddle.nn.initializer import Assign

# 创建初始化权重参数w
w = np.array([1,0,-1],dtype='float32')
# 将权重参数调整成维度为[cout,cin,kh,kw]的四维张量
w = w.reshape([1,1,1,3])
# 创建卷积算子，设置输出通道数，卷积核大小，和初始化权重参数
# kernel_size = [1,3]标识kh = 1,kw = 3
# 创建卷积算子的时候，通过参数属性weight_attr指定参数初始化方式
# 这里的初始化方式时，从numpy.ndarray初始化卷积参数
conv = Conv2D(in_channels=1,out_channels=1,kernel_size=[1,3],weight_attr=paddle.ParamAttr(initializer=Assign(value=w)))

# 创建输入图片，图片左边的像素点取值为1，右边的像素点取值为0
img = np.ones([50,50],dtype='float32')
img[:,30:] = 0.
#将图片形状调整为[N,C,H,W]的形式
x = img.reshape([1,1,50,50])
# 将numpy.ndarray转化为paddle中的tensor
x = paddle.to_tensor(x)
# 使用卷积算子作用在输入图片上
y = conv(x)
# 将输出tensor转化为numpy.ndarray
out = y.numpy()
f = plt.subplot(121)
f.set_title('input image',fontsize=15)
plt.imshow(img,cmap='gray')
f = plt.subplot(122)
f.set_title('output featuremap',fontsize=15)
# 卷积算子Conv2D输出数据形状为[N,C,H,W]形式
# 此处N,C=1,输出数据形状为[1,1,H,W],是4维数组
# 通过numpy.squeeze函数将大小为1的维度消除
plt.imshow(out.squeeze(),cmap='gray')
plt.show()

print(conv.weight)
print(conv.bias)